基于时空特征融合的入侵检测系统模型具体代码，使用的训练和测试子集基于UNSW-NB15数据集

好的，下面是一个基于时空特征融合的入侵检测系统模型的具体代码，使用的训练和测试子集基于UNSW-NB15数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder
from sklearn.compose import ColumnTransformer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# 数据预处理
def preprocess_data(data):
    # 数据清洗、去重、缺失值填充等处理
    data.drop_duplicates(inplace=True)
    data.fillna(0, inplace=True)
    
    return data

# 特征提取
def extract_features(data):
    # 提取时空特征，包括源IP、目的IP、源端口、目的端口、协议类型、时间戳等
    features = data[['srcip', 'dstip', 'sport', 'dport', 'proto', 'timestamp']]
    
    return features

# 特征融合
def fuse_features(features):
    # 将时空特征进行融合，可以使用神经网络、决策树等方法
    cat_cols = ['srcip', 'dstip', 'proto']
    ct = ColumnTransformer([('encoder', OneHotEncoder(), cat_cols)], remainder='passthrough')
    features = ct.fit_transform(features)
    
    return features

# 机器学习
def train_model(features, labels):
    # 使用机器学习算法进行模型训练，可以使用支持向量机、随机森林、神经网络等方法
    forest = RandomForestClassifier()
    forest.fit(features, labels)
    
    return forest

# 模型评估
def evaluate_model(model, features, labels):
    # 对模型进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标
    y_pred = model.predict(features)
    acc = accuracy_score(labels, y_pred)
    precision = precision_score(labels, y_pred)
    recall = recall_score(labels, y_pred)
    f1 = f1_score(labels, y_pred)
    
    return acc, precision, recall, f1

# 模型测试
def test_model(model, features):
    # 对模型进行测试，预测入侵情况
    y_pred = model.predict(features)
    
    return y_pred

# 读取数据集
data = pd.read_csv('UNSW-NB15_1.csv')

# 数据预处理
data = preprocess_data(data)

# 特征提取
features = extract_features(data)

# 特征融合
features = fuse_features(features)

# 标签编码
le = LabelEncoder()
labels = le.fit_transform(data['label'])

# 划分训练测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(features, labels, test_size=0.2, random_state=42)

# 模型训练
model = train_model(X_train, y_train)

# 模型评估
acc, precision, recall, f1 = evaluate_model(model, X_test, y_test)
print('Accuracy:', acc)
print('Precision:', precision)
print('Recall:', recall)
print('F1 score:', f1)

# 模型测试
y_pred = test_model(model, X_test)

以上代码实现了数据预处理、特征提取、特征融合、机器学习等步骤，并使用随机森林算法进行模型训练和测试。在实际应用中，可以根据具体情况进行调整和优化。